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QwenPaw

GitHub Repo PyPI Documentation Python Version Last Commit License Code Style GitHub Stars GitHub Forks DeepWiki Discord X DingTalk

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QwenPaw Logo

あなたのために働き、あなたとともに成長する。

あなた専用の AI アシスタント — インストール簡単、ローカルまたはクラウド展開、多チャネル接続、能力拡張可能。

主な機能:

あなたの管理下 — メモリとパーソナライズは完全にあなたの管理下。ローカル展開（データはローカルマシンに保存）またはクラウド展開（選択したサーバー）をサポート。サードパーティのホスティングなし、データアップロードなし。

スキル拡張 — スケジューリング、PDF／Office の処理、ニュースダイジェストなどを組み込み。カスタムスキルは自動で読み込まれ、ベンダーロックインもありません。スキルによって QwenPaw ができることが決まります。

マルチエージェント協調 — 複数の独立したエージェントを作成し、それぞれが役割を持つ。協調スキルを有効化すると、エージェント間で通信し複雑なタスクを共同で処理。

多層セキュリティ — ツールガード、ファイルアクセス制御、スキルセキュリティスキャンで安全な運用を保障。

あらゆるチャネル — DingTalk、Feishu、WeChat、Discord、Telegramなど。1つの QwenPaw で必要に応じて接続。

QwenPaw でできること
  • ソーシャルメディア: 毎日の人気投稿ダイジェスト（小紅書、知乎、Reddit）、Bilibili/YouTube 動画要約。
  • 生産性: メールとニュースレターの要点を DingTalk／Feishu／QQ にプッシュ。メールとカレンダーから連絡先を整理。
  • クリエイティブ＆構築: 就寝前に目標を説明し自動実行、起床時にプロトタイプを入手。トピック選定から最終動画まで全工程対応。
  • 研究＆学習: テックや AI のニュースをフォローし、個人ナレッジベースを検索して再利用。
  • デスクトップ＆ファイル: ローカルファイルの整理と検索、ドキュメントの読み取り＆要約、チャットでファイルをリクエスト。
  • さらに探索: スキルとスケジュールタスクを組み合わせて独自のエージェントアプリを構築。

ニュース

  • [2026-04-24] v1.1.4 をリリースしました！詳細は v1.1.4 リリースノート をご覧ください。

    • [v1.1.4] 新機能：メモリ＆コンテキストアーキテクチャの再構築；プランモード；Shell 回避チェックの個別設定；認証バイパスホストのホワイトリスト；SIP 音声チャネル；セッション右クリックメニュー；ブラウザ起動パラメータと Shell コマンドタイムアウト設定；DeepSeek V4 モデル。
    • [v1.1.4] 変更：ツールガード承認システム；Docker ビルドの改善；動的プラグイン登録。
    • [v1.1.4] 新規コントリビューター：@shadowabi、@shaohuaxi、@vincentyzhj、@hlgone、@twz915、@Nioolek の皆さん、ありがとうございます。

  • [2026-04-22] v1.1.3 をリリースしました！詳細は v1.1.3 リリースノート をご覧ください。

  • [2026-04-17] v1.1.2 をリリースしました！詳細は v1.1.2 リリースノート をご覧ください。

  • [2026-04-14] v1.1.1 をリリースしました！詳細は v1.1.1 リリースノート をご覧ください。

[2026-04-12] CoPaw は正式に QwenPaw へリブランディングしました。オープンソース開発の次のフェーズへ進むうえでの、重要な一歩です。

新しい名前は、私たちが築いているオープンなエコシステムと、これからも追求していく大きな方向性を、より的確に表しています。

Qwen — Qwen オープンソース・エコシステムとの一体連携を深め、モデル層への注力を一層明確にするものです。エージェント向けのローカルモデルや、小型モデルと大規模モデルの知的な協働も含みます。

Paw — ユーザーのそばに伴走し、真に信頼できるパーソナル・アシスタントであるという、当初からの使命を引き継いでいます。

オープンソース・コミュニティにおける私たちのビジョンや目標は、リブランディングによって変わるものではありません。

  • より実用的で安全かつパーソナライズされた AI アシスタントを育てること；
  • オープンソースでの協働を続け、コミュニティとともに前進すること。

これまでのご支援に心より感謝します。 今日からも QwenPaw は、あなたとともに歩み、成長していきます。

目次

おすすめの読み方:

クイックスタート

オプション 1: pip install

Pythonを自分で管理する場合:

pip install qwenpaw
qwenpaw init --defaults
qwenpaw app

ブラウザで http://127.0.0.1:8088/ を開いてコンソールでモデルを設定します。DingTalk、Feishu、WeChat などでチャットするには、チャネル設定ドキュメントを参照してください。

Console

オプション 2: スクリプトインストール

Python 環境の手動設定は不要。1 つのコマンドで自動的にすべてをインストール。スクリプトは uv（Python パッケージマネージャー）のダウンロード、仮想環境の作成、QwenPaw と全依存関係（Node.js とフロントエンドアセットを含む）のインストールを自動的に行います。注：一部のネットワーク環境や企業の権限管理下では使用できない場合があります。

macOS / Linux:

curl -fsSL https://qwenpaw.agentscope.io/install.sh | bash

Windows (CMD):

curl -fsSL https://qwenpaw.agentscope.io/install.bat -o install.bat && install.bat

Windows (PowerShell):

irm https://qwenpaw.agentscope.io/install.ps1 | iex

注意: インストーラーは uv の状態を自動的に確認します。未インストールの場合はダウンロードと設定を試みます。自動インストールに失敗した場合は、画面の指示に従うか、python -m pip install -U uv を実行してからインストーラーを再実行してください。

⚠️ Windows Enterprise LTSC ユーザーへの重要なお知らせ

Windows LTSC または厳格なセキュリティポリシーが適用された企業環境をご利用の場合、PowerShell は 制限付き言語モード で実行される可能性があり、以下の問題が発生する可能性があります：

  1. CMD（.bat）使用時：スクリプトは正常に実行されるがPathへの書き込みができない

    スクリプトはファイルインストールを完了しましたが、制限付き言語モードのため環境変数への自動書き込みができません。この場合、手動で設定してください：

    • インストールディレクトリを確認：
      • uv の利用可否を確認：CMD で uv --version と入力し、バージョン番号が表示された場合はQwenPaw パスのみ設定。『uv』 は内部コマンドでも外部コマンドでもなく、実行可能プログラムまたはバッチファイルでもありません。 と表示された場合は両方を設定する必要があります。
      • uvパス（いずれか一つ、インストール場所に応じて選択。uvが利用不可の場合に記入）：通常%USERPROFILE%\.local\bin、%USERPROFILE%\AppData\Local\uv、またはPythonインストールディレクトリのScriptsフォルダ
      • QwenPawパス：通常 %USERPROFILE%\.qwenpaw\bin にあります。
    • システム環境変数Pathへの手動追加：
      • Win + R を押し、sysdm.cpl と入力して Enter キーを押し、「システムのプロパティ」を開く。
      • 「詳細設定」→「環境変数」をクリック。
      • 「システム変数」で Path を探して選択し、「編集」をクリック。
      • 「新規」をクリックし、上記の2つのディレクトリパスを順に入力して「OK」をクリックし保存します。

  2. PowerShell（.ps1）を使用している場合：スクリプト実行が中断する

制限付き言語モード のため、スクリプトが自動的にuvをダウンロードできない可能性があります。

  • uvを手動でインストール： GitHub Release を参照し、uv.exe を %USERPROFILE%\.local\bin または %USERPROFILE%\AppData\Local\uv に配置。または Python がインストールされていることを確認し、python -m pip install -U uv を実行。
  • uv環境変数の設定：uvの配置ディレクトリをシステムの Path 変数に追加してください。
  • 再実行：新しいターミナルを開き、インストールスクリプトを再度実行して QwenPaw のインストールを完了させてください。
  • QwenPaw環境変数の設定：%USERPROFILE%\.qwenpaw\bin をシステムの Path 変数に追加します。

インストール完了後、新しいターミナルを開き、以下を実行してください：

qwenpaw init --defaults   # または: qwenpaw init（対話式）
qwenpaw app
インストールオプション

macOS / Linux:

# 特定のバージョンをインストール
curl -fsSL ... | bash -s -- --version 1.1.0

# ソースからインストール（開発/テスト用）
curl -fsSL ... | bash -s -- --from-source

# アップグレード — インストーラーを再実行するだけ
curl -fsSL ... | bash

# アンインストール
qwenpaw uninstall          # 設定とデータを保持
qwenpaw uninstall --purge  # すべて削除

Windows (PowerShell):

# 特定のバージョンをインストール
irm ... | iex; .\install.ps1 -Version 0.0.2

# ソースからインストール（開発/テスト用）
.\install.ps1 -FromSource

# アップグレード — インストーラーを再実行するだけ
irm ... | iex

# アンインストール
qwenpaw uninstall          # 設定とデータを保持
qwenpaw uninstall --purge  # すべて削除

注意: ローカルモデルサポート（llama.cpp、Ollama、LM Studio）については、ローカルモデル セクションを参照してください。

オプション 3: Dockerを使用

イメージは Docker Hub（agentscope/qwenpaw）で公開しています。タグ: latest（安定版）; pre（PyPIプレリリース版）。

docker pull agentscope/qwenpaw:latest
docker run -p 127.0.0.1:8088:8088 \
  -v qwenpaw-data:/app/working \
  -v qwenpaw-secrets:/app/working.secret \
  -v qwenpaw-backups:/app/working.backups \
  agentscope/qwenpaw:latest

中国のユーザーは阿里雲コンテナレジストリ（ACR）も利用できます: agentscope-registry.ap-southeast-1.cr.aliyuncs.com/agentscope/qwenpaw（タグは同じ）。

ブラウザで http://127.0.0.1:8088/ を開くとコンソールが利用できます。設定、メモリ、スキルは qwenpaw-data ボリュームに保存されます。モデル設定とAPIキーは qwenpaw-secrets ボリュームに保存されます。バックアップアーカイブは qwenpaw-backups ボリュームに保存されます。APIキー（例: DASHSCOPE_API_KEY）を渡すには、docker run に -e VAR=value または --env-file .env を追加してください。

ホストマシン上のOllamaや他のモデルサービスに接続する

Dockerコンテナ内の localhost はコンテナ自身を指し、ホストマシンではありません。Ollama（または他のモデルサービス）がホスト上で動作している場合、以下のいずれかの方法でQwenPawコンテナからアクセスできます：

方法A — ホストアドレスの明示的バインディング（全プラットフォーム対応）：

docker run -p 127.0.0.1:8088:8088 \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -v qwenpaw-data:/app/working \
  -v qwenpaw-secrets:/app/working.secret \
  -v qwenpaw-backups:/app/working.backups \
  agentscope/qwenpaw:latest

その後、QwenPawの 設定 → モデル で、Base URLを http://host.docker.internal:<ポート> に変更してください — 例えば、Ollamaの場合は http://host.docker.internal:11434、LM Studioの場合は http://host.docker.internal:1234/v1 とします。

方法B — ホストネットワーク（Linuxのみ）：

docker run --network=host \
  -v qwenpaw-data:/app/working \
  -v qwenpaw-secrets:/app/working.secret \
  -v qwenpaw-backups:/app/working.backups \
  agentscope/qwenpaw:latest

ポートマッピング（-p）は不要で、コンテナはホストネットワークを直接共有します。ただし、コンテナの全ポートがホスト上に公開されるため、使用中のポートと競合する可能性があります。

ヒント： /app/working のみをマウントし /app/working.secret を別途マウントしない場合、エントリポイントスクリプトが自動的にsecretsを /app/working/.secret にリダイレクトし、同じボリュームに永続化します。

イメージはゼロからビルドされています。自分でイメージをビルドする場合は、scripts/README.md の Build Docker image セクションを参照し、レジストリにプッシュしてください。

オプション 4: Alibaba Cloud ECSへのデプロイ

QwenPawをAlibaba Cloud（ECS）で実行するには、ワンクリックデプロイを使用します: QwenPaw on Alibaba Cloud (ECS) デプロイリンクを開き、プロンプトに従ってください。ステップバイステップの手順については、Alibaba Cloud Developer: 3分でAIアシスタントをデプロイを参照してください。

オプション 5: ModelScopeを使用

ローカルインストール不要？ ModelScope Studio でワンクリッククラウドセットアップ。他の人があなたのQwenPawを操作できないよう、Studioを非公開に設定してください。

オプション 6: デスクトップアプリケーション（Beta）

Beta版の注意事項: デスクトップアプリケーションは現在Beta版テスト段階にあり、以下の既知の制限があります：

  • 互換性テストが不完全: すべてのシステムバージョンとハードウェア構成で十分にテストされていません
  • パフォーマンスの問題の可能性: 起動時間、メモリ使用量などのパフォーマンス面でさらなる最適化が必要な場合があります
  • 開発中の機能: 一部の機能が不安定または欠落している可能性があります

コマンドラインツールに慣れていない場合、QwenPawのデスクトップアプリケーションをダウンロードして使用できます。Python環境の手動設定やコマンドの実行は不要です。

ダウンロード

GitHub Releasesからデスクトップアプリをダウンロード:

  • Windows: QwenPaw-Setup-<version>.exe
  • macOS: QwenPaw-<version>-macOS.zip (Apple Silicon推奨)

特徴

  • ✅ ゼロ設定: ダウンロードしてダブルクリックするだけで実行可能、Pythonのインストールや環境変数の設定は不要
  • ✅ クロスプラットフォーム: Windows 10+ と macOS 14+ に対応
  • ✅ ビジュアルインターフェース: ブラウザインターフェースが自動的に開き、手動でアドレスを入力する必要はありません
  • ⚠️ Beta段階: 機能は継続的に改善中、フィードバックを歓迎します

初回起動

重要: 初回起動には10〜60秒かかる場合があります（システム構成によります）。アプリケーションはPython環境の初期化と依存関係の読み込みが必要です。ブラウザウィンドウが自動的に開くまでお待ちください。

macOS: システムセキュリティ制限の回避

ReleasesからQwenPaw macOSアプリをダウンロードすると、macOSは次のように表示する場合があります: 「Appleは'QwenPaw'に悪意のあるソフトウェアが含まれていないことを確認できません」。これはアプリが公証されていないためです。以下の方法で開くことができます:

  • 右クリックして開く（推奨） QwenPawアプリを右クリック（またはControl+クリック）→ 「開く」 → ダイアログで再度 「開く」 をクリック。これによりGatekeeperにアプリを信頼していることを伝えます。その後は通常通りダブルクリックで起動できます。

  • システム設定で許可 それでもブロックされる場合、システム設定 → プライバシーとセキュリティ に移動し、「'QwenPaw'は未確認の開発元からのものであるためブロックされました」 のようなメッセージまでスクロールし、「このまま開く」 または 「許可」 をクリックします。

  • 検疫属性の削除（ほとんどのユーザーには非推奨） ターミナルで実行: xattr -cr /Applications/QwenPaw.app （または解凍後の .app へのパスを使用）。これにより「インターネットからダウンロードされた」検疫フラグがクリアされ、通常は警告が表示されなくなりますが、右クリック → 開く を使用するよりも安全性と制御性が低くなります。

詳細な使用方法、トラブルシューティング、よくある問題については、デスクトップアプリケーションガイドを参照してください。

APIキー

クラウド LLM API（例：Qianwen、Gemini、OpenAI）を使用する場合、チャットの前にAPIキーを設定する必要があります。有効なキーが設定されるまでQwenPawは動作しません。詳細は公式ドキュメントをご覧ください。

設定方法:

  1. コンソール（推奨） — qwenpaw app 実行後、http://127.0.0.1:8088/ を開き → 設定 → モデル。プロバイダーを選択し、APIキーを入力して、そのプロバイダーとモデルを有効にしてください。
  2. qwenpaw init — qwenpaw init を実行すると、LLMプロバイダーとAPIキーの設定が案内されます。プロンプトに従ってプロバイダーを選択し、キーを入力してください。
  3. 環境変数 — DashScopeの場合、シェルまたはワーキングディレクトリの .env ファイルで DASHSCOPE_API_KEY を設定できます。

その他のキー（例: Web検索用 TAVILY_API_KEY）は、コンソールの 設定 → 環境変数 で設定できます。詳細は Config を確認してください。

ローカルモデルのみ使用する場合: ローカルモデル（llama.cpp / Ollama / LM Studio）を使用する場合、APIキーは不要です。

ローカルモデル

QwenPawはLLMを完全にローカルマシン上で実行できます — APIキーやクラウドサービスは不要です。詳細は公式ドキュメントをご覧ください。

バックエンド 最適な用途 インストール
llama.cpp クロスプラットフォーム（macOS / Linux / Windows） 追加インストールは不要です。Web UI で「Download Llama.cpp」をクリックしてください。
Ollama クロスプラットフォーム（Ollamaサービスが必要） 事前に Ollama アプリをインストールして起動してください。
LM Studio クロスプラットフォーム（LM Studioサービスが必要） 事前に LM Studio アプリをインストールして起動してください。

コマンドラインでも利用できます:

qwenpaw models download Qwen/Qwen3-4B-GGUF
qwenpaw models # ダウンロードしたモデルを選択
qwenpaw app    # サービスを起動

ドキュメント

トピック 説明
はじめに QwenPawとは何か、使い方
クイックスタート インストールと実行（ローカルまたはModelScope Studio）
コンソール Web UI: チャットとエージェント設定
モデル クラウド・ローカル・カスタムプロバイダーの設定
チャネル DingTalk、Feishu、QQ、Discord、iMessageなど
スキル 機能の拡張とカスタマイズ
MCP MCPクライアントの管理
メモリ 長期記憶
記憶進化＆プロアクティブ エージェントの記憶進化とプロアクティブインタラクション
コンテキスト コンテキスト管理メカニズム
魔法コマンド AIの応答を待たずに会話状態を制御
ハートビート スケジュールされたチェックインとダイジェスト
マルチエージェント 複数のエージェントを作成し、コラボレーションを有効化
設定とワーキングディレクトリ ワーキングディレクトリと設定ファイル
CLI Init、cronジョブ、スキル、クリーン
FAQ よくある質問とトラブルシューティング

リポジトリ内の完全なドキュメント: website/public/docs/

セキュリティ特性

QwenPaw は多層セキュリティ防護メカニズムを内蔵し、データとシステムの安全を保障します：

  • ツールガード — 危険なシェルコマンド（rm -rf /、fork 爆弾、リバースシェルなど）を自動的に遮断
  • ファイルアクセスガード — エージェントが機密パス（~/.ssh、鍵ファイル、システムディレクトリなど）にアクセスするのを制限
  • スキルセキュリティスキャン — スキルインストール前に自動スキャンし、プロンプトインジェクション、コマンドインジェクション、ハードコードされた鍵、データ漏洩などのリスクを検出
  • ローカル展開 — すべてのデータとメモリはローカルに保存され、サードパーティへのアップロードなし（クラウド LLM API 使用時は、対話内容は対応する API プロバイダーに送信されます）
  • Web 認証 — コンソールへのオプションのログイン保護。デフォルトで無効；QWENPAW_AUTH_ENABLED=true に設定することで有効化できます。詳細は Web 認証 を参照してください。

詳細はセキュリティドキュメントを参照してください。

FAQ

よくある質問、トラブルシューティングのヒント、既知の問題については、FAQページ をご覧ください。

最新情報をいち早く

Star QwenPaw

GitHubでQwenPawにスターを付けて、新しいリリースの通知を即座に受け取りましょう。

ロードマップ

方向 項目 状態
横展開 より多くのチャネル、モデル、スキル、MCP など — コミュニティの貢献歓迎 貢献者募集中
既存機能の拡張・改善 表示の最適化、ダウンロードヒント、Windows パス互換など — コミュニティの貢献歓迎 貢献者募集中
マルチエージェント HiClaw 連携：マルチテナント、ドメイン横断コラボレーション 進行中
Agent Swarm / Team 計画中
大小モデル協調 端末・クラウドモデルのインテリジェント切り替え 進行中
QwenPaw カスタムモデル マルチモーダルモデル対応 計画中
メモリシステム シーン認識に基づく能動的プッシュ 進行中
コンテキスト管理 抽象設計 進行中
コンテキストのインテリジェント圧縮 計画中
ユーザー選択による圧縮（細粒度制御） 計画中
バージョン管理と移行 ワンクリックパッケージ化、複数バージョン／複数デバイス間の移行 進行中
Agent プロトコル：QwenPaw → QwenPaw 進行中
Agent プロトコル：OpenClaw → QwenPaw 計画中
ファイル領域 / chat のロールバック 進行中
信頼性と自己運用 自己更新 計画中
障害時ロールバック 計画中
セキュリティ きめ細かなセキュリティ制御（ルールベース） 進行中
LLM ベースのセキュリティ制御の導入 進行中

状態説明：進行中 — 積極的に開発中；計画中 — キューまたは設計段階、貢献も歓迎；貢献者募集中 — コミュニティの参加を強く推奨。

ソースからインストール

git clone https://github.com/agentscope-ai/QwenPaw.git
cd QwenPaw

# まずコンソールフロントエンドをビルド（Web UIに必須）
cd console && npm ci && npm run build
cd ..

# コンソールのビルド出力をパッケージディレクトリにコピー
mkdir -p src/qwenpaw/console
cp -R console/dist/. src/qwenpaw/console/

# Pythonパッケージのインストール
pip install -e .
  • 開発（テスト、フォーマット）: pip install -e ".[dev,full]"
  • その後: qwenpaw init --defaults を実行し、次に qwenpaw app を実行。

アップデート時の注意: git pull 後に新しいメジャーバージョンにアップデートする場合は、フロントエンドの再ビルド、パッケージの再インストール（pip install -e .）、qwenpaw app の再起動、およびブラウザキャッシュの削除（Ctrl+Shift+R または macOSでは Cmd+Shift+R）も行ってください。

参加方法

QwenPaw はオープンな協働により進化を続けており、あらゆる形の参加を歓迎しています！上記のロードマップ（特に貢献者募集中の項目）から興味のある領域を選び、CONTRIBUTINGを読んで始めてください。特に歓迎するのは：

  • 横展開 — 新規チャネル、モデルプロバイダー、スキル、MCP。
  • 既存機能の拡張・改善 — 表示と操作の最適化、ダウンロードヒント、Windowsパス互換性など。

GitHub Discussionsでアイデアを議論したりタスクを引き受けたりしてください。

なぜQwenPaw？

QwenPaw は Qwen Personal Agent Workstation（Qwen 個人エージェントワークステーション）の略であると同時に、Qwen の知性と Paw の温もりを体現しています。単なる冷たいツールではなく、いつでも手を差し伸べてくれる、賢くて温かい「小さな爪」でありたい — あなたのデジタルライフで最も息の合ったパートナーです。

開発チーム

AgentScope team · AgentScope · AgentScope Runtime · ReMe

お問い合わせ

Discord X (Twitter) DingTalk RedNote
Discord X DingTalk RedNote

テレメトリ

QwenPawは qwenpaw init 実行時に匿名の利用データを収集し、ユーザー環境の把握と製品改善に役立てています。データはバージョンごとに1回送信されます — QwenPawをアップグレードすると、バージョン分布を把握するために再収集されます。

収集する情報：

  • QwenPawバージョン（例: 0.0.7）
  • インストール方法（pip、Docker、またはデスクトップアプリ）
  • OSとバージョン（例: macOS 14.0、Ubuntu 22.04）
  • Pythonバージョン（例: 3.13）
  • CPUアーキテクチャ（例: x86_64、arm64）
  • GPUの利用可否（はい/いいえ）

収集しないもの： 個人データ、ファイル、認証情報、IPアドレス、個人を特定できる情報は一切収集しません。

qwenpaw init を対話モードで実行すると、同意するかどうか尋ねられます。--defaults モードでは自動的に同意されます。プロンプトはバージョンごとに1回のみ表示され、QwenPawの機能には影響しません。

ライセンス

QwenPawはApache License 2.0の下でリリースされています。

コントリビューター

QwenPawをより良くするために貢献してくださったすべての方々に感謝します：

コントリビューター